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2026-04-14 Intelligent-TPACK框架深度整理
深度报告
研究
深度研究报告

Intelligent-TPACK框架深度整理

文献信息

  • 标题：Co-constructing adaptive lesson plans with GenAI: Pre-service teachers' Intelligent-TPACK and prompt engineering strategies
  • 作者：Ismail Celik, Sini Kontkanen, Jari Laru, Alanur Ahsen Dalyancic
  • 机构：芬兰奥卢大学、东芬兰大学
  • 期刊：Computers and Education (2026)
  • 年份：2026

一、框架起源与理论基础

1.1 从TPACK到Intelligent-TPACK

Intelligent-TPACK是由Celik (2023)提出的TPACK框架扩展，旨在定义教师在教育中伦理和教学使用AI增强工具所需的专业知识。

TPACK (Mishra & Koehler, 2006)
    ↓
AI时代新要求
    ↓
Intelligent-TPACK (Celik, 2023)

1.2 框架提出的时代背景

背景因素 描述
GenAI普及 ChatGPT、CoPilot、Gemini等工具被广泛使用
教师角色转变 从技术使用者到技术交互者
提示工程兴起 prompt engineering成为关键技能
伦理挑战 AI偏见、隐私、透明度等问题凸显

二、Intelligent-TPACK框架核心组件

2.1 五大核心组件

组件 全称 定义
Intelligent-TK AI技术知识 了解AI系统如何运作，以及如何有效使用AI工具
Intelligent-TCK AI内容知识 使用AI工具呈现和探索学科特定内容
Intelligent-TPK AI教学知识 将AI工具有效应用于支持以学生为中心的教学
Intelligent-TPACK 整合性AI教学知识 综合设计、实施、评估AI整合教学活动的能力
Ethics AI伦理知识 批判性AI素养，包括偏见、透明度、数据隐私、人类判断在AI支持决策中的作用

2.2 各组件详细说明

组件 关键能力 测量指标
Intelligent-TK AI素养、新素养识别 5题，α=.856
Intelligent-TPK 差异化教学、形成性评估 7题，α=.858
Intelligent-TCK 学科知识×AI表征 4题，α=.868
Intelligent-TPACK 技术×教学×内容整合 7题，α=.895
Ethics 偏见识别、隐私保护 4题，α=.864

2.3 框架核心理念

Human-AI Co-agency（人机协同代理）

  • 教师保留教学控制权
  • 利用AI工具增强学习体验
  • 在伦理框架内负责任地使用AI

三、AI素养（AI Literacy）框架

3.1 Wang等人(2023)AI素养定义

AI素养：识别、使用、评估、伦理地参与AI技术的能力

3.2 四大维度

维度 描述 认知水平
Awareness (意识) 识别AI存在，理解AI如何运作 前提条件
Usage (使用) 实际和操作性地使用AI工具 工具性能力
Evaluation (评估) 批判性评估AI输出，识别局限 元认知能力
Ethics (伦理) 伦理地参与AI，了解公平、隐私 价值判断

3.3 Ng等人(2021)AI素养三层级

基于Bloom分类学的AI素养模型：

层级 描述 认知水平
知识与理解 理解AI基本概念和运作原理 记忆/理解
应用 实际操作AI工具完成任务 应用
评估与发展 批判性评估AI输出，开发AI解决方案 评价/创造

四、提示工程与知识建构框架

4.1 提示工程的教育定义

提示工程：战略性地设计精确和有目的的输入，以引导AI工具产生相关和有价值的输出 — Knoth et al., 2024

4.2 知识建构(KC)框架五阶段

阶段 描述 提示示例
KCP1: 信息分享 介绍观点、事实或观察，不尝试调和差异 "什么是水的三态？"
KCP2: 发现矛盾 注意到矛盾、差距或不足 "这个解释不适合年龄，如何简化？"
KCP3: 意义协商 努力整合观点、阐述思想、制定解释 "能否提供针对不同学习风格的策略？"
KCP4: 修改合成 适应、改进或评估先前输出 "如何根据学生反馈调整这个活动？"
KCP5: 应用 在实际情境中实施共构知识 (本研究中未纳入)

4.3 提示作为认知行为

本研究核心观点：提示工程是教学行为，而非技术命令

提示不是：
❌ 技术命令
❌ 一次性指令
❌ 被动检索

提示是：
✅ 认知行为
✅ 教学目标的反映
✅ 与AI的对话性协作
✅ 迭代精炼过程

五、研究发现

5.1 研究设计

参数 详情
参与者 120名芬兰职前教师（成对完成任务→60份教案）
任务 使用Copilot设计自适应科学教案（水循环，5年级）
测量工具 Intelligent-TPACK量表、AI素养量表、自适应教案评分规则
分析方法 PLS-SEM

5.2 关键发现

发现1：提示阶段分布

KC阶段 比例 说明
KCP3 (意义协商) 48.4% 最常用，倾向教学探究
KCP1 (信息分享) 23.4% 早期交互，获取基础解释
KCP2 (发现矛盾) 13.1% 识别AI生成内容的差距
KCP4 (修改合成) 15.1% 最少，需要更深度参与

发现2：教案自适应特征

维度 平均分 说明
自适应策略/支架 中高 常包含小组合作、视觉教具
学生能动性 中 多有参与机会，但自主选择有限
灵活内容/工具 中 至少两种内容格式

发现3：PLS-SEM核心路径系数

路径 β系数 显著性
Intelligent-TK → 提示数量 0.27 显著
Intelligent-TPK → 提示阶段 0.32 显著
AI使用 → 提示阶段 0.30 显著
AI意识 → 提示阶段 0.28 显著
提示阶段 → 学生能动性 0.27 显著
提示阶段 → 自适应策略 0.25 显著
提示阶段 → 灵活工具 0.31 显著
Intelligent-TPK → 自适应策略 0.17 (间接) CI[0.06,0.29]
Intelligent-TPK → 学生能动性 0.20 (间接) CI[0.09,0.33]

六、对教师教育的启示

6.1 核心结论

  1. 提示工程是教学行为

    • 有效提示反映教师专业知识
    • 不是技术命令，而是认知和教学推理过程

  2. AI知识影响提示质量

    • Intelligent-TPK强的教师产生更高阶段提示
    • 高阶段提示产生更自适应的教案

  3. Human-AI协作模式

    • 教师调整提示而非一次性命令
    • 提示反映迭代对话和教学目标

6.2 教师教育建议

建议 具体措施
纳入AI素养 将AI素养纳入教师教育课程
培养Intelligent-TPK 实践差异化教学和形成性评估
提示工程训练 将提示工程作为反思性实践
伦理框架 培养AI伦理意识和批判思维

七、自适应学习三要素

本研究提出的自适应学习设计三要素：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 自适应学习设计三要素                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  1. 学生能动性 (Student Agency)                              │
│     - 学生选择机会                                          │
│     - 学习路径自主权                                        │
│     - 反思和自我调节                                        │
│                                                             │
│  2. 自适应策略 (Adaptive Strategies)                         │
│     - 支架教学                                              │
│     - 差异化支持                                            │
│     - 形成性评估                                            │
│                                                             │
│  3. 灵活工具 (Flexible Tools)                                │
│     - 技术灵活整合                                          │
│     - 多模态内容呈现                                        │
│     - 适应性学习材料                                        │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

八、与项目的关联

8.1 框架价值

维度 价值
研究框架 提供教师AI能力评估的理论基础
实践指导 指导如何培训教师有效使用AI
课程设计 为AI+教育课程提供框架

8.2 中国情境适配

国际框架 中国适配建议
Intelligent-TPACK 结合中国教师标准和新师范要求
AI素养四维度 融入信息技术课程标准
提示工程 纳入教师信息技术应用能力

参考文献

报告完成时间：2026-04-08 15:50

整理人：狗剩

版本：v1.0

状态：P1任务完成

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